Методы статистического изучения деятельности убыточных организаций

• Название: Методы статистического изучения деятельности убыточных организаций
• Дата: 14.05.2018
• Размер: 261.92 Kb.
• Имя файла: kursovaya_po_statistike.docx
• Тип: Курсовая; #43692
• страница: 9 из 11

3.3. Построение динамических регрессионных моделей для изучения деятельности убыточных организаций во Владимирской области

Используя результаты проведенного анализа тенденций финансового результата убыточных организаций во Владимирской области, построим динамическую регрессионную модель, описывающую взаимосвязь между социально-экономическими показателями по муниципальным районам Владимирской области.

На основе проведенного анализа взаимосвязей финансового результата убыточных организаций и вышеперечисленных экономических показателей с помощью метода корреляции и регрессии мы установили, что между объясняющими показателями: дебиторской задолженностью, инвестициями в основной капитал за счет средств муниципального бюджета, количеством отгруженных товаров и результативным показателем наблюдается прямая зависимость, т.е. с увеличением объясняющих показателей, увеличивается и результативный, и наоборот. А между кредиторской задолженностью, среднесписочной численностью работников организаций и результативным показателем существует обратная связь, т.е. с увеличением данных показателей результативный показатель будет уменьшаться, и наоборот.

Следовательно, для того чтобы более качественно изучить тенденцию финансового результата убыточных организаций и установить более точные прогнозные значения данного показателя, необходимо рассмотреть его в зависимости от динамики развития объясняющих показателей и построить прогноз значений финансового результата убыточных организаций на следующие периоды в зависимости от прогнозных значений объясняющих показателей.

Предположим, следующее:

1. 
   кредиторская задолженность с каждым годом будет увеличиваться, ввиду того, что нужно больше денежных средств на усовершенствование сфер жизни;
   
2. 
   дебиторская задолженность также будет увеличиваться, так как с годами цены на товары и услуги повышаются;
   
3. 
   инвестиции в основной капитал за счет средств муниципального бюджет будут возрастать, в связи с падением фондового рынка;
   
4. 
   среднесписочная численность работников организаций будет увеличиваться, в связи с тем, что в настоящее время появляется большее количество должностей в разных сферах деятельности.
   

Для этого при помощи рядов динамики рассмотрим отдельные социально-экономические экономические показатели муниципальных районов во Владимирской области.

Для количественного определения степени тесноты связей между результативным показателем и объясняющими показателями, а также для определения направления связей проведем корреляционный анализ. При проведении корреляционного анализа необходимо рассчитать коэффициенты корреляции. Коэффициент корреляции изменяется в пределах от -1 до +1. Знак коэффициента указывает на направление связи, а число на тесноту связи.

Коэффициент корреляции рассчитывается по формуле:

ry/xi=

Таблица 3.3.1 – Расчет коэффициентов корреляции

	Столбец 1	Столбец 2	Столбец 3	Столбец 4	Столбец 5	Столбец 6
Столбец 1	1
Столбец 2	0,796677	1
Столбец 3	0,734466	0,420228	1
Столбец 4	-0,17112	0,274653	-0,53057	1
Столбец 5	-0,58017	-0,5155	-0,48494	-0,02091	1
Столбец 6	0,82838	0,763102	0,697017	-0,30273	-0,29832	1

ry/x1 = 0,796677

ry/x2 = 0,734466

ry/x3 = -0,17112

ry/х4= -0,58017

ry/t= 0,82838

По результатам проведенного корреляционного анализа в динамике можно сделать вывод о наличии сильной положительной связи между результативным показателем и объясняющим показателем X1, Х2, Х3; умеренной отрицательной связи между результативным показателем и объясняющим показателем X3, Х4.

Таблица 3.3.2 – Регрессионная модель зависимости результативного показателя от всех объясняющих

ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R	0,956492
R-квадрат	0,914877
Нормированный R-квадрат	0,829753
Стандартная ошибка	1220,151
Наблюдения	11
	Коэффициенты	t-статистика
Y-пересечение	39627,05	1,759548
Переменная X 1	0,023988	0,26012
Переменная X 2	11,63712	2,994259
Переменная X 3	0,032392	0,634095
Переменная X 4	-387,854	-2,05507
Переменная X 5	0,15498	1,674538

Исходя из полученной регрессионной статистики, можно сказать о том, что коэффициент детерминации (R-квадрат) равен 0,914877.

Сравним полученный коэффициент детерминации с коэффициентом детерминации, вычисленным на основе аналитического выравнивания.

Ряд 1- Y

Ряд 2- Y (линейное)

Ряд 3- Y (парабола)

В результате сравнения можно увидеть, что коэффициент детерминации (R-квадрат), рассчитанный с помощью аналитического выравнивания больше коэффициента детерминации, рассчитанного с помощью регрессионного анализа на 0,0373. Разница не столь высока, однако в качестве окончательной возьмем регрессионную модель.

На основе регрессионной модели нам следует составить прогнозы по каждому объясняющему показателю, а после получения прогнозных значений вычислить прогнозные значения на 2017, 2018, 2019 года результативного показателя – финансового результата убыточных организаций Владимирской области.

Теперь через полученные функции рассчитаем прогнозные значения объясняющих показателей:

= 1015-98t+- Дебиторская задолженность;

= 107-4,16t-0,056- Инвестиции в основной капитал за счет средств муниципального бюджета;

= 198-7,36t-0,45- Кредиторская задолженность;

= 21786-6756t+15,67- Среднесписочная численность работников организаций;

= 6484-735t-17,32- Отгружено товаров собственного производства.